机器阅读理解的研究进展

为便于厘清机器阅读理解任务的研究现状,按照答案来源,将机器阅读理解分为完形填空、片段选择、多项选择和答案生成4类.在统一的编码器—交互与推理—输出框架下对此4类任务的已有研究进行了综述,并描述了2种对此框架的可能扩展;最后讨论了机器阅读理解未来需要解决的问题.

1 任务定义

1.1 完形填空

1.2 多项选择

1.3 片段选择

1.4 答案生成

2 传统方法

3 基于深度学习的方法

3.1 编码器

3.2 交互与推理

3.2.1 完形填空与多项选择

3.2.2 片段选择与答案生成

3.3 答案预测

3.3.1 完形填空与多项选择

3.3.2 片段选择与生成

4 扩展方法

4.1 原有结构改进

4.2 新结构引入

5 结束语

类型: 期刊论文

作者: 王小捷,白子薇,李可,袁彩霞

关键词: 机器阅读理解,编码器,交互,注意力机制

来源: 北京邮电大学学报 2019年06期

年度: 2019

分类: 信息科技

专业: 计算机软件及计算机应用

单位: 北京邮电大学计算机学院

基金: 国家自然科学基金项目(61906018)

分类号: TP391.1

DOI: 10.13190/j.jbupt.2019-111

页码: 1-9

总页数: 9

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